开源工具

数据挖掘是一门新兴学科，融合了统计学、机器学习等领域。随着技术发展，数据挖掘软件从笨拙的命令行界面进化为易用的可视化界面。虽然开源数据挖掘工具的稳定性和成熟度可能不及商用软件，但某些开源工具仍表现出色，提供了一系列功能。

Piwik是一款与Google Analytics（GA）和百度统计类似的开源网站分析系统，让您能够深入了解网站流量和用户行为。

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。

Digital Invisible Ink Toolkit是一个基于Java的隐写术工具，可以将信息隐藏在24位彩色图像中。即使知道信息嵌入方式或进行统计分析，也很难找到隐藏的信息。

Ambari作为Apache Software Foundation顶级项目之一，类似于Hadoop等开源软件，专注于创建、管理、监视整个大数据生态圈的集群。最新版本为2.0.1，即将推出2.1版本。Ambari的核心功能在于简化Hadoop及相关软件（如Hive、Hbase、Sqoop、Zookeeper等）的部署与管理，特别适合初学者。支持的平台组件包括Spark、Storm等计算框架及YARN资源调度平台。Ambari采用分布式架构，主要由Ambari Server和Ambari Agent两部分组成。

Weka，即Waikato Environment for Knowledge Analysis，是一款广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的开源工具。其源代码提供了丰富的学习资源，帮助开发者深入理解数据挖掘算法的实现细节，以及如何自定义和扩展数据处理流程。将深入探讨Weka源代码中的关键知识点，包括数据预处理、数据表示、分类与回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、评估与比较、可视化、插件系统及编程接口。读者可以通过源代码了解算法背后的逻辑和工作原理。

数据挖掘工具Weka是一款开源软件，集成了多种经典算法，为研究人员和数据科学家提供了强大的分析能力。

在当今的大数据处理环境中，ETL（Extract-Transform-Load）工具扮演了至关重要的角色。Kettle是一款强大的开源ETL工具，能够高效地处理数据迁移任务。将详细介绍Kettle的基本概念、设计原理、核心组件、安装部署及其图形化界面操作。 Kettle的设计初衷是为了简化数据抽取、转换和装载过程。其核心组件包括勺子(Spoon)、煎锅(Pan)、厨房(Kitchen)和菜单(Carte)，各自负责不同的功能。Spoon提供图形化界面，用于开发转换和作业；Pan通过命令行执行；Kitchen用于调用作业；而Carte则是轻量级的Web容器。 安装Kettle非常简单，只需下载压缩包并解压，即可通过双击Spoon.bat启动工具。Kettle界面包括首页、转换视图和作业视图，前者关注单个数据转换任务的设计，后者则用于整体工作流的布局与控制。Kettle的直观界面极大降低了用户的使用门槛，使非专业程序员也能快速上手设计ETL流程。

SimilaryViewer是一款用于识别77种蓝藻生物子集中共同出现基因的工具。该软件提供MATLAB脚本及适用于Mac、Linux和Windows的独立应用程序。安装方法简单：下载相应zip文件，解压并按README文件操作。SimilaryViewer及其数据基于Apache许可版本2.0。科研使用请引用相关论文。图形导出功能依赖于Oliver Woodford和Yair Altman提供的“export_fig”工具箱版本1.99。

本软件为开源项目，支持对SQLite进行加密，并能够打开加密的SQLite。附带的SQLITE库支持并不限于.NET平台。在WINDOWS上通过本软件创建的加密SQLite，可以在.NET平台上打开并进行操作。同时支持WINDOWS和LINUX平台。